Entwicklung einer Methode zur Bestimmung von Polyolefinen in Multilayer‐Folien mittels NIR Handheld Spektrometer unter Berücksichtigung verschiedener Hintergründe
Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
Standard
2023.
Publikationen: Thesis / Studienabschlussarbeiten und Habilitationsschriften › Masterarbeit
Harvard
APA
Vancouver
Author
Bibtex - Download
}
RIS (suitable for import to EndNote) - Download
TY - THES
T1 - Entwicklung einer Methode zur Bestimmung von Polyolefinen in Multilayer‐Folien mittels NIR Handheld Spektrometer unter Berücksichtigung verschiedener Hintergründe
AU - Arth, Patrick
N1 - gesperrt bis 21-06-2028
PY - 2023
Y1 - 2023
N2 - Die zunehmende Verwendung von Kunststoffen in verschiedenen Anwendungen und die wachsende Nachfrage nach umweltfreundlichen und effizienten Recyclingmethoden haben zu einem erhöhten Interesse an der Identifikation und Trennung von Kunststoffarten geführt. Insbesondere Mehrschichtkunststoffe stellen aufgrund ihrer komplexen Zusammensetzung eine besondere Herausforderung für das Recycling dar. In diesem Zusammenhang gewinnen moderne Analysemethoden, wie die Nahinfrarotspektroskopie (NIR), an Bedeutung, da sie eine schnelle und präzise Identifikation von Kunststoffen ermöglichen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Anwendung von Nahinfrarotspektroskopie und statistischen Analysemethoden zur Identifikation und Klassifizierung von Mehrschichtkunststoffen mittels dem tragbaren NIR-Handheld MicroPHAZIR von Thermo Fisher Scientific. Dabei wurde die Eignung von NIR in Kombination mit der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und unterschiedlichen Klassifikationsalgorithmen untersucht. Das Ziel war, die Auswirkungen von verschiedenen Hintergründen (Aluminium, Fliese, Gold, Kupfer, PVC, Silber und Teflon), Foliendicken und Transparenz auf die Identifikationsleistung zu analysieren. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl Aluminium als auch PVC als Hintergrund in Verbindung mit dem KNN-Klassifikationsalgorithmus eine fehlerfreie Identifikationsrate von 100% erzielen konnten.
AB - Die zunehmende Verwendung von Kunststoffen in verschiedenen Anwendungen und die wachsende Nachfrage nach umweltfreundlichen und effizienten Recyclingmethoden haben zu einem erhöhten Interesse an der Identifikation und Trennung von Kunststoffarten geführt. Insbesondere Mehrschichtkunststoffe stellen aufgrund ihrer komplexen Zusammensetzung eine besondere Herausforderung für das Recycling dar. In diesem Zusammenhang gewinnen moderne Analysemethoden, wie die Nahinfrarotspektroskopie (NIR), an Bedeutung, da sie eine schnelle und präzise Identifikation von Kunststoffen ermöglichen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Anwendung von Nahinfrarotspektroskopie und statistischen Analysemethoden zur Identifikation und Klassifizierung von Mehrschichtkunststoffen mittels dem tragbaren NIR-Handheld MicroPHAZIR von Thermo Fisher Scientific. Dabei wurde die Eignung von NIR in Kombination mit der Hauptkomponentenanalyse (PCA) und unterschiedlichen Klassifikationsalgorithmen untersucht. Das Ziel war, die Auswirkungen von verschiedenen Hintergründen (Aluminium, Fliese, Gold, Kupfer, PVC, Silber und Teflon), Foliendicken und Transparenz auf die Identifikationsleistung zu analysieren. Die Ergebnisse zeigen, dass sowohl Aluminium als auch PVC als Hintergrund in Verbindung mit dem KNN-Klassifikationsalgorithmus eine fehlerfreie Identifikationsrate von 100% erzielen konnten.
KW - Multilayer plastics
KW - NIR
KW - Near Infrared Spectroscopy
KW - PCA
KW - Principal Component Analysis
KW - Identification
KW - Handheld
KW - MicroPHAZIR
KW - Film thickness
KW - Transparency
KW - LDA
KW - QDA
KW - KNN
KW - Discriminant Analysis
KW - k-Nearest Neighbor
KW - Backgrounds
KW - Mehrschichtkunststoffe
KW - NIR
KW - Nahinfrarotspektroskopie
KW - PCA
KW - Hauptkomponentenanalyse
KW - Identifikation
KW - Handheld
KW - MicroPHAZIR
KW - Foliendicke
KW - Transparenz
KW - LDA
KW - QDA
KW - KNN
KW - Diskriminanzanalyse
KW - k-Nearest-Neighbor
KW - Hintergründe
M3 - Masterarbeit
ER -